본 논문은 DTW 결과를 이용하여 분류기 구조를 설계하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다수 클래스의 데이터를 분류하기 위한 SVM 기반 이진트리 구조를 설계하는데 있어 DTW 결과를 이용한다. 각 클래스에 대한 데이터를 DTW의 입력으로 하여 얻어진 결과행렬의 열의 합을 이용하여 계산된 임계치를 기준으로 SVM 기반 이진트리 구조(SVM-BTA)를 설계한다. 제안된 알고리즘의 성능 비교를 위해 데이터베이스와 k-means 알고리즘을 이용한 이진트리 구조의 분류 결과를 비교한다. 분류에 사용된 데이터는 수중과도소음 데이터베이스의 18개 클래스 333개의 데이터이다. 제안된 분류기는 데이터베이스의 체계를 이용한 분류기에 비해 분류성능이 향상되었고, k-means 알고리즘을 이용한 분류기에 비해 비 생물소음의 검출 확률이 향상되었다. 제안된 SVM-BTA는 생물 소음(BO) 68.77%, 기계 소음인 체인(CHAN) 92.86%, 그 외의 기계 소음 및 음향학적 소음, 기타소음의 6종은 100%로 분류한다.
We analyzed the preliminary survey data (2014-2016) of macrobenthic community biomass (n = 112) from the wind farm area located in the southern part of the west coast of Korea and compared this data with data from the entire west coast (n = 369; 2006-2008). Modal classes from frequency distributions were 6 times higher in the latter (5 vs. 32 g/㎡). The mean and median values of the latter were 1.3 and 1.7 times higher (mean, 20.7 vs. 27.8 g/㎡; median, 17.1 vs. 29.5 g/㎡), and the maximum value was 3.4 times higher. Mood's median test showed significant difference at p-value = 0.01. We estimated the biomass-to-depth relationships from each data set by using Akaike Information Criterion and regarded the non-overlap of the 95% confidence intervals as indicating significant difference. The biomass was different from a 10 m depth below, and 3 times higher in the west coast at around 20 m compared with the maximum depth of the wind farm area. A local event of catastrophic sedimentation ranging from 1 to 2 m was observed in the wind farm during winter surveys. This could be a probable source of the lower biomass, but information on biomass seasonality and a natural experimental approach seem to be needed for the conduct of further studies. This study is meaningful in that it provided the background to assess future changes by understanding the lower level of benthic productivity in the area. We expect this study will contribute to the preparation of measures that can remove or mitigate the source of the lower biomass and improve the productivity of fishery resources in the area.
본 논문에서는 디지털 라디오와 지상파 Digital Multimedia Broadcasting (DMB)에서 사용되는 MUSICAM 이라 불리는 MPEG-1/2 Layer-II 와 MPEG-4 ER-BSAC 디코더를 330 MHz 클럭수를 가지고 동작하는 고정 소수점 digital signal processor (DSP) TMS320C64x+ 상에 실시간 구현한다. 오디오 디코더의 실시간 구현하기 위해, 다음과 같은 여러 단계의 최적화를 수행한다. 첫 째, 메모리 공유, 데이터 타입 재설정 및 루프의 unrolling 과정을 통해, C 코드 레벨에서 최적화를 수행한다. 다음으로, 비트스트림 분석의 재구성, 합성 필터의 변경 및 합성 필터의 윈도우 계수의 재배열을 통해 알고리즘 레벨에서 최적화를 수행한다. 또한, MPEG-1/2 Layer-II 디코더의 합성필터 모듈을 linear assembly program 레벨로 치환한다. Linear assembly program 레벨로 치환하는 이유는 MPEG-1/2 Layer-II 디코더에서 합성 필터 모듈이 가장 많은 계산량을 차지하기 때문이다. 구현된 오디오 디코더의 성능 평가를 위해, 복호화 처리시간의 비율을 측정하고, 최적화된 MPEG 디코더와 레퍼런스 MPEG 디코더로 처리된 오디오 신호 사이의 root mean square (RMS)를 계산한다. 최적화 실시간 구현 결과, MPEG-1/2 Layer-II 와 MPEG-4 ER-BSAC 디코더는 TMS320C64x+가 동작하는 최대 클럭 수의 3%와 11%의 사용으로 각각 동작하며, 오디오 디코더의 품질은 MPEG standard에 정의된 -77.01 dB의 조건을 모두 만족함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 계산량을 줄이는 움직임 추정 (motion estimation: ME) 방법을 제안한다. 이 방법은 움직임 추정이 필요 없다고 판단되는 매크로블록(macro-block: MB)들에 대한 움직임 추정 과정을 생략함으로써 고속의 움직임 추정을 가능하게 한다. 그래서, 제안된 방법은 움직임 생략 기법 (ME skipping technique: MEST)이라고 부른다. 일반적으로 움직임 추정은 정수 화소 단위 움직임 추정 (IME)과 반화소 단위 움직임 추정 (HME)로 구성된다. MEST는 IME 과정 바로 직전에 수행되고, 이미 부호화된 주위의 MB들의 움직임 추정 오차에 기초한 기준에 따라 IME 과정을 생략할지를 판단한다. 하나의 MB에 대한 IME 과정이 생략되는 것으로 판단되었을 경우 (이 경우를 ME 생략 모드 (ME skip mode)라 부른다), IME 과정은 생략되고 그 MB에 대한 정수 화소 단위 움직임 벡터를 예측벡터로 대치한다. 예측된 그 벡터는 HME의 입력으로 사용된다. 한편, ME 생략 모드가 아닌 경우(ME non-skip mode)의 MB들에 대한 IME 과정은 생략되지 않고 보통의 IME과정을 수행하게 된다. 따라서 MEST는 ME 생략 모드로 판단되는 MB들이 많을수록 계산량을 감소시키는데 효과적이다. 뿐만 아니라 MEST가 비디오 부호화기에 적용되었을 경우, 좀 더 정화한 율제어 (rate control)과 채널 오류에 좀 더 강한 비트열 (bitstream)을 제작하는데 도움을 준다. 실험을 통해, MEST가 같은 화질을 유지하면서도 이러한 장점을 가짐을 보인다.
이 연구는 디지털 융합 미디어 발전에 따라 변화하는 문화 환경을 조명함으로써 문화다양성을 개념을 재정립하고 분석프레임을 제시하는 것이 목적이다. 지금까지의 많은 연구들은 미디어다양성과 문화다양성이 매우 혼란스럽게 사용하고 있으며, 이로 인하여 문화다양성에 대한 개념이 제대로 정립되지 못하고 있는 실정이다. 커뮤니케이션학 분야에서는 미디어다양성에 대한 분석이 경제적 계량과 콘텐츠의 수량 측정을 크게 벗어나지 못함으로써 콘텐츠의 실질적인 내용인 문화의 다양성을 측정하는 데는 한계가 있다. 따라서 이 연구는 문화다양성 분석을 위해서 디지털 융합 미디어 이용문화를 메타문화로 정의하였다. 그리고 이 메타문화에 기반하여 나타나는 문화다양성을 미디어 활동의 다원성, 문화적 표현의 다양성, 문화 확산의 다양성 그리고 문화적 인지의 다양성으로 분류하여 분석하였다. 네 가지 범주가 각각 포함하고 있는 측정변인들은 디지털 융합 미디어 환경에서 문화다양성의 양태들을 밝혀낼 수 있는 요인들이다. 이 요인들에 대한 분석은 문화다양성을 보호하기 위한 정책 방향을 수립하기 위한 기준들이다. 문화다양성 정책의 궁극적인 목적은 메타문화 환경에서 문화공유지를 구축하는 것이다.
본 연구에서는 무선 랜 표준안인 802.11n에서 채널 부호화 알고리즘으로 채택된 LDPC부호의 복호 알고리즘의 저복잡도에 대해 연구를 하였다. 샤논의 한계에 근접하기 위해서는 큰 블록 사이즈의 LDPC 부호어 길이와 많은 반복횟수를 요구한다. 이는 많은 계산량을 요구하며, 그리고 이에 따른 전력 소비량(power consumption)을 야기 시키므로 본 논문에서는 세 가지 형태의 저복잡도 LDPC 복호 알고리즘을 제시한다. 첫째로 큰 블록 사이즈와 많은 반복 횟수는 많은 계산량과 전력 소모량을 요구하므로 성능 손실 없이 반복횟수를 줄일 수 있는 부분 병렬 방법을 이용한 복호 알고리즘, 둘째로 early stop 알고리즘에 대해 연구 하였고, 셋째로 비트 노드 계산과 체크 노드 계산 시 일정한 신뢰도 값보다 크면 다음 반복 시 계산을 하지 않는 early detection 알고리즘에 대해 연구 하였다. 위 세가지 알고리즘을 적용하여 FPGA 칩에 구현한 결과 N=648, R=1/2일 때, 복호 속도는 알고리즘을 적용하지 않았을 때 보다 거의 두배에 가까운 110Mbps이고, 약 45%의 디바이스 사용량이 감소하였다.
메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 수 있는 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 우리나라 학술지에 게재된 대사증후군과 비만 위험요인에 관한 연구들을 계량적으로 통합하고 검토해보기 위해 진행하였다. 본 연구는 대사증후군과 비만에 대한 문헌적 고찰을 통해 선행연구를 살펴보고 열거된 요인에 관한 실증 분석된 연구들을 메타분석하기 위해 2000년-2015년 국내 학술지에 게재된 논문을 연구대상으로 하였다. 국내 학술지에 게재된 논문만 여과하여 조건에 부합한 총 36편의 논문을 연구에 대상으로 선정하였다. 메타분석 결과 허리둘레(복부비만) 사전사후 경로에서 가장 큰 효과크기(r = .420)인 것으로 나타났다. 두 번째 큰 효과 크기는 고밀도지단백콜레스테롤 사전사후 경로(r = -.402)인 것으로 나타났다. 그런데, 이완기혈압 사전사후 경로가 가장 작은 효과크기(r = .234)인 값을 확인할 수 있었다. 따라서 이러한 연구결과를 바탕으로 학문적 실무적 의의를 논의하고자 한다.
수질모델링에 필요한 다양한 입력데이터는 관련 정보의 확보방안 및 표준화가 되어 있지 않아 수질모델링 결과 및 수질분석에 많은 영향을 주고 있다. 이에 본 연구에서는 효율적인 수질 모델링을 위해 정확한 수리 수문 데이터를 기반으로 한 수질모델링의 기초자료 데이터베이스인 한국형 Reach File을 설계하였다. 한국형 Reach File은 동일한 수리학적 특색을 가지는 구간(Reach)에 대한위치정보 기반의 수리학 데이터베이스로써, 각 구간을 대표할 수있는 Reach 코드와 Catalog Unit, Segment, Marker Index의 위상정보를 갖고 있으며 하천명이나 하천코드와 같은 기존 코드와의 연계를 고려하여 설계되었다. 설계방안을 토대로 경기도 광주시의 경안천을 대상으로 시범 구축을 통하여 본 설계안을 검토한 결과, 수질모델링에 필요한 기초데이터를 하나의 기준으로 체계화하여 하천정보를 데이터베이스화하고 기 구축 데이터베이스와의 연계 및 활용방안도 마련할 수 있었다. 또한, 각 구간별로 정의된 Reach 코드를 이용하여 수질기초시설, 오염원데이터, 관리기관 등 기존 데이터베이스와 연계를 통해 보다 체계적인 수질의 관리가 가능함을 알 수 있었다. 향후 연구에서는 Reach 코드를 하천공간데이터의 국가표준데이터로 선정할 수 있도록 하천 정보 표준화에 관한 연구가 필요하며, 전국 모든 하천에 Reach 코드를 부여하여 보다 많은 데이터베이스와의 연계할 수 있는 방안을 마련해야 할 것이다.
3GPP (3rd Generation Partnership Project)에서는 IoT (Internet of Things) 서비스의 제공을 위해 초다수의 단말을 지원할 수 있는 NB-IoT (narrowband IoT) 시스템 표준화를 진행 중이다. NB-IoT 시스템은 넓은 커버리지 내 초다수의 단말들을 서비스하면서 시스템의 성능을 향상시키기 위해 커버리지 클래스를 사용하며, 이를 위해 이동 중인 단말은 기지국과 단말 사이의 채널 환경이나 거리 등과 같은 커버리지 클래스 변경 기준에 따라 커버리지 클래스를 변경한다. 하지만 종래의 NB-IoT 시스템 표준에서 단말은 고정된 커버리지 클래스 변경 기준을 사용하기 때문에 이동 중인 단말이 커버리지 클래스를 변경하는 경우 시스템 성능이 열화 된다. 본 논문에서는 IoT 단말의 위치 또는 채널 상태에 따라 동적으로 커버리지 클래스를 변경함으로써 NB-IoT 시스템의 성능을 향상시키는 커버리지 클래스 변경 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 커버리지 클래스 변경 기법이 기존 커버리지 클래스 변경 기법 대비 시그널링 오버헤드와 PDCCH 디코딩 오류율을 모두 감소시키는 것을 확인하였다.
연구목적: 현재 많은 화학물질들이 산업 및 실생활에서 사용하고 있고, 단일 물질의 상태로 사용하는 물질도 많으나, 대부분 혼합물의 형태로 사용되고 있고, 이러한 물질들의 위험성을 판단하는 기준이 필요한 실정이다. 연구방법: 따라서 본 연구에서는 기존의 "위험물안전관리법 위험물 판정 기준"에 대한 세부내용의 실효성확보 및 위험물 판정의 신뢰성 및 재현성 확보를 목적으로 인화성 혼합물에 대한 실험적연구를 통해서 혼합물에 대한 위험성 판단기준을 확인하고자 하였다. 연구결과: 실험결과를 살펴보면 먼저 알코올류 인화점의 경우 비가연성 액체인 물과 혼합되었을 때. 알콜 기준으로 60%를 전후로 비슷한 인화점 추이를 나타내었고, 또한 가연성-가연성 혼합물의 경우에 있어서는 두 물질의 인화점차이가 크지 않으면 인화점의 변화가 거의 없었고, 두 물질의 인화점차이가 낮으면 인화점이 높은 물질의 증가에 따라 인화점이 증가하는 경향을 보였다. 연구결과: 향후 본 실험결과는 소방현장에서 단속되는 인화성 액체 대한 실험적 판정 기준에 대한 참고적인 자료를 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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